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申请/专利权人：华北电力大学(保定)
摘要：一种多工况下小样本滚动轴承故障诊断方法，所述方法包括以下步骤：a.构建成任务集；b.将任务集中的数据输入到ISDAE进行重构，得到保留了原始信号中的有效特征，并降低了噪声的重构信号矩阵；c.利用MAML对重构信号进行分类，训练MAML的模型参数，获得最优网络模型；d.将被监测滚动轴承的原始振动信号输入到训练好的MAML模型，判断滚动轴承是否存在故障及故障的类型。本发明采用模型无关与改进的稀疏降噪自编码相结合的方法来诊断轴承故障，不仅能够提取原始振动信号中的可分性特征，提高信号的抗噪声能力，而且能够提高模型的泛化能力，从而可准确地诊断多工况下小样本数据的轴承故障，保证机械设备安全运行。
主权项：1.一种多工况下小样本滚动轴承故障诊断方法，其特征是，所述方法包括以下步骤：a.将数据采集系统采集到的存在故障的滚动轴承的原始振动信号根据不同工况、不同采样频率、不同故障程度、不同故障类型进行分类，构建成任务集T，得到由原始振动信号组成的数据样本矩阵其中xm表示第m个样本，M表示样本数量，表示第m个样本的第i个数据，n表示样本的长度；b.将任务集中的数据输入到ISDAE进行重构，得到保留了原始信号中的有效特征，并降低了噪声的重构信号矩阵c.利用MAML对重构信号进行分类，训练MAML的模型参数，获得最优网络模型；d.将数据采集系统采集到的被监测滚动轴承的原始振动信号输入到训练好的MAML模型，判断滚动轴承是否存在故障及故障的类型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华北电力大学(保定) 一种多工况下小样本滚动轴承故障诊断方法
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